팬터그래프의 공력소음은 열차가 고속으로 주행할 때 발생하는 소음의 주요한 원인이다. 본 연구에서는 팬터그래프에 의한 공력소음 기여도를 분석하기 위하여 차세대고속열차(HEMU-430X)를 이용하여 시험을 수행하였다. 실제차량에서의 팬터그래프에 의한 소음의 주파수 특성을 분석하기 위하여, 350km/h와 400km/h 주행 시 전체차량의 음장가시화를 144채널 마이크로폰 어레이를 이용하여 수행하였다. 음장가시화 분석결과 팬터그래프의 소음은 250~400Hz 대역의 저주파 소음이 주로 기여함을 확인하였다. 또한 팬터그래프의 소음 기여도를 분석하기 위하여 팬터그래프의 올림 및 내림 시 소음도 차이를 단일 마이크로폰 시험을 통하여 비교분석하였다. 단일 마이크로폰 시험을 통한 팬터그래프 소음의 주요 주파수 특성은 315~400Hz와 1000~1250Hz 대역임을 확인 하였으며 이는 기존의 연구 결과 및 음장가시화 결과와 잘 일치하였다.
본 논문에서는 방향성 그래프인 Rotator 그래프와 Faber-Moore 그래프를 병합한 새로운 상호 연결망으로 RFM그래프를 제안하고, RFM그래프에 대하여 고장 허용도, 라우팅 알고리즘, 노드 중복 없는 싸이클, 방송 알고리즘을 분석한다. 또한 2차원 토러스, Strar 그래프, Bubblesort 그래프를 RFM 그래프에 연장비율(dilation) 2와 확장비율(expansion)1에 임베딩하는 방법을 제시한다.
신문기사 분석을 통한 연관어 비주얼라이저는 신문 기사의 단어를 추출하여 단어 간 연관도를 분석하여 다양한 그래프로 표현하는 시스템이다. 인터넷 신문사의 뉴스 기사들을 수집하고 형태소 분석을 통해 기사별로 단어의 출현 횟수를 데이터베이스에 저장하고 단어와 단어 간의 연관성을 분석한다. 단어 간 연관성을 측정하기 위한 기준으로 두 단어 간 동일기사에 존재여부, 동일날짜에 존재여부를 이용한다. 이 값을 바탕으로 웹 페이지 상에서 다양한 그래프로 상위 연관성을 가진 단어들을 표현한다. 표현 되는 그래프는 다양한 형태의 그래프로 단어와 단어사이에 연관성을 보다 쉽게 파악 할 수 있다.
그래프 드로잉이란 추상적인 그래프를 시각적으로 구성하여 2차원 평면상에 그려주는 작업으로 대칭성은 그래프 드로잉시 고려해야 하는 미적 기준들 중에서 그래프의 구조 및 특성을 표현해주는 가장 중요한 기준이다. 그러나 일반 그래프에서 대칭성을 찾아 그려 주는 문제는 NP-hard로 증명이 되어 있기 때문에 현재까지는 트리, 외부평면 그래프, 직병렬 유향 그래프나 평면 그래프 등으로 대상을 한정시켜 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨터나 컴퓨터 네트워크 구조를 가시화 시키기 위하여 많이 사용되는 그래프인 상호연결망(interconnection network)의 대칭성을 분석하고 분석된 대칭성을 최대로 보여주는 대칭 드로잉 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이를 기반으로 하여 상호연결망의 기존 드로잉 방법들과 본 논문에서 제안한 대칭 드로잉 등 다양한 드로잉을 지원하는 WWW 기반의 상호연결망 드로잉 시스템을 구현하였다.Abstract Graph drawing is constructing a visually-informative drawing of an abstract graph. Symmetry is one of the most important aesthetic criteria that clearly reveals the structures and the properties of graphs. However, the problem of finding geometric symmetry in general graphs is NP-hard. So the previous work has focused on the subclasses of general graphs such as trees, outerplanar graphs, series-parallel digraphs and planar graphs.In this paper, we analyze the geometric symmetry on the various interconnection networks which have many applications in the design of computer networks, parallel computer architectures and other fields of computer science. Based on these analysis, we develope algorithms for constructing the drawings of interconnection networks which show the maximal symmetries.We also design and implement Interconnection Network Drawing System (INDS) on WWW which supports the various drawings including the conventional drawings and our suggested symmetric drawings.
효과적이고 정확한 데이터 흐름 문제 분석은 흐름그래프와 지배자 트리 그리고 DJ 그래프를 사용한다. 데이터 흐름 문제 해결은 흐름 그래프를 안전하게 지배자 트리로 감축하는 것이다. 흐름 그래프는 파스 트리를 대신하고, DJ 그래프는 감축 가능하거나 감축이 불가능한 흐름 그래프를 지배자 트리로 정확하게 감축하는데 이용된다. 본 연구에서는 Tarjan의 경로 압축 알고리즘을 이용하기 위하여 Top 노드 찾기 알고리즘을 제시하고 기존의 지연감축 알고리즘을 경로압축을 이용하여 개선한다. 경로압축을 이용한 지연감축 알고리즘은 DJ 그래프를 지연 감축하면서 노드를 끌어올려 지배자 트리의 경로를 압축시킨다. 실제로 제안된 알고리즘은 22% 정도 노드들을 끌어올렸고, 20% 정도 경로를 압축시켰다. 압축된 지배자 트리는 효과적인 데이터 흐름 분석을 가능하게 하고, 코드 최적화 과정의 노드 끌어올리기 효과를 가져와 코드 최적화 과정의 복잡도를 개선하는 효과를 가져온다.
본 연구는 중학교 3학년 학생 2명을 대상으로 공변 추론 수준에 관련된 두 이론(Carlson et al.(2002), Thompson, & Carlson(2017))을 그래프 유형(양적 그래프, 질적 그래프)에 따라 분석하였다. 이에 대한 연구결과로 양적 그래프 과제에서 Thompson과 Carlson(2017)은 Carlson 외(2002)보다 학생의 수준을 세분화하였으며, 질적 그래프 과제에서 Thompson과 Carlson(2017)은 학생 수준을 범주화하기 어려웠지만, Carlson 외(2002)는 학생의 수준을 자세히 파악할 수 있었다. 이와 같은 연구결과는, 학생들의 공변 추론을 파악하는 데 있어 양에 따른 수치적 접근의 분석뿐만 아니라 두 양의 공변 양상을 비수치적으로 파악하는 질적 접근의 분석도 중요함을 시사하며, 또한 Thompson과 Carlson(2017)이 양에 따른 수치적 접근을 분석하는 데 있어 중요한 방법이며 Carlson외(2002)가 비수치적으로 파악하는 질적 접근을 분석하는 데 있어 중요한 방법임을 시사한다.
본 연구는 이전과 현재의 교육과정에 따른 3~4학년군 초등학교 수학 교과서의 그래프 지도에서 교수학적 지도 방법이 어떤 방식으로 발생하고 전개되었는가를 파악하는 것이다. 이에 본 연구에서는 제5차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지의 각 교육과정에 따른 교과서와 지도서를 대상으로 막대그래프와 꺾은선그래프 단원을 분석하였고, 그래프 지도에서 통계 교육적 의의를 탐색하였다. 연구 결과 지속적인 교육과정 변천에도 막대그래프와 꺾은선그래프의 지도 시기는 변화가 거의 없었고, 공학의 활용을 최근의 교육과정이 강조하는 바에 비교해서 교과서는 적극적으로 활용되고 있지 않았다. 또한 통계에서 유의미한 개념인 자료의 변동성, 분포, 표본, 표본추출 등을 실제적으로 다루고 있지 않았다. 본 연구의 결과를 기반으로 통계 그래프 지도 및 통계 영역에서 교과서 개발에의 시사점을 제안하는 바이다.
최근 다양한 실세계의 복잡한 관계를 그래프의 형태로 구성하고 분석하는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히 DBLP와 같은 컴퓨터 분야 문헌 데이터 시스템은 논문의 저자, 그리고 논문과 논문들이 서로 인용 관계로 표현되는 대표적인 그래프 데이터이다. 그래프 데이터는 저장 구조 및 표현이 매우 복잡하므로, 문헌 빅데이터의 검색과 분석, 그리고 시각화는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 문헌 빅데이터를 그래프의 형태로 시각화한 그래픽 사용자 인터페이스 도구, 즉 EEUM을 개발하였다. EEUM은 그래프 데이터를 시각적으로 표시하여 연결된 그래프 구조에 따라 문헌 데이터를 브라우징 하는 기능을 제공하며, 문헌 빅데이터에 대한 검색 및 관리, 분석이 가능하도록 구현하였다. 또한 EEUM을 DBLP가 제공하는 문헌 그래프 빅데이터에 적용하여 편리하게 검색, 탐색 및 분석하는 할 수 있음을 시연한다. EEUM을 이용하여 모든 연구 분야에서 영향력 있는 저자나 논문을 쉽게 찾을 수 있으며, 여러 저자와 논문 사이의 모든 관계를 한 눈에 볼 수 있는 등 복잡한 문헌 그래프 빅데이터의 검색 및 분석 도구로 편리하게 사용할 수 있다.
최근 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.
결측치가 존재하는 비 단조형 데이터에 대한 패턴 분석과 비 내포형 종속 회귀 모형 분석에 격자 조건부 독립 모델이 최근 도입되고 있다. 이러한 접근 방법은 데이터 패턴 분석에 성공적으로 적용되고 있지만 격자 조건부 독립 모델을 찾는 계산적 부담이 따른다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 에센셜 그래프를 바탕으로 격자 조건부 독립 모델(LCIM)을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, LCIM 클래스가 특정한 비 순환 방향 그래프 모델과 마르코프 동등한 모든 추이적 비 순환 방향 그래프의 모델 클래스와 일치함을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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